• 제목/요약/키워드: Grid Resource Performance Measurement

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계산 그리드 컴퓨팅에서의 자원 성능 측정을 통한 그리드 스케줄링 모델 (Grid Scheduling Model with Resource Performance Measurement in Computational Grid Computing)

  • 박다혜;이종식
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.87-94
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    • 2006
  • 그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 자원들을 상호 연결하여 대용량의 컴퓨팅 문제들을 해하기 위해 개발되었다. 그리드 컴퓨팅은 다양한 자원들로 구성되어 있기 때문에 효율적이고 안정적인 작업 처리를 위해서는 자원 스케줄링 모델이 필요하다. 그래서 우리는 각 자원들의 성능을 측정하여 작업을 할당하는 자원 성능 측정 스케줄링 모델을 제안하였다. 우리는 자원 성능 측정 수식을 이용하여 자원들을 평가하였고, DEVS 시뮬레이션 모델링 환경에서 자원 성능 측정 스케줄링 모델을 실험하였다. 그리고 우리는 자원 성능 측정 스케줄링 모델의 효율성을 증명하기 위해 자원 성능 측정 스케줄링 모델의 실험 결과들을 기존 스케줄링 모델들과 비교하였다. 이 실험 결과들은 자원 성능 측정 스케줄링 모델이 자원 관리를 개선하고 안정적인 작업 처리를 보장해 줄 수 있음을 증명해 줄 수 있었다.

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PC 그리드 컴퓨팅 환경에서 오픈 자원 등록 시스템 구축 (Construction of Open Resource Registration System in PC Grid Computing Environments)

  • 윤준원;최장원;이필우
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.221-225
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    • 2007
  • PC 그리드 컴퓨팅 환경은 인터넷을 사용하고 있는 수많은 사용자들의 데스크톱 PC 유휴 자원을 사용함으로서, 고성능 컴퓨팅 파워를 창출하고자 하는 분산 컴퓨팅 패러다임이다. 이렇게 창출된 고성능 자원을 이용하여 대용량 응용 계산을 수행함으로서 고가의 슈퍼컴퓨터에서 수행하던 응용을 대체할 수 있는 새로운 수단으로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 인터넷을 통해 PC의 유휴 자원을 제공하는 기관, 단체, 팀과 같은 자원제공자 그룹들이 제공할 수 있는 자원에 대한 명세를 오픈 아카이브에 저장하는 시스템으로 응용수행자가 수행하고자 하는 응용에 맞는 자원을 용이하게 선택할 수 있는 오픈 자원 등록 시스템(ORRS : Open Resource Registration System)를 제안한다. 이는 응용수행자로 하여금 수행하고자 하는 응용에 맞는 자원을 능동적인 선택할 수 있는 PC 그리드 컴퓨팅 환경을 제공한다.

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그리드 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용을 위한 성능 계량 모델 및 자원 선택 알고리즘 제안 (A Performance Measurement Model and Resource Selection Algorithm for Efficient Resource Utilization in Grid Computing)

  • 이준돈;정윤미;길아라;윤현주
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.466-468
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    • 2003
  • 그리드 컴퓨팅은 네트워크 상의 유휴 자원 및 다수의 저성능 자원을 활용함으로써 보다 고 성능의 컴퓨팅 환경을 요구하는 응용 문제를 해결할 수 있다. 따라서, 그리드 컴퓨팅의 자원 관리 시스템의 자원 선택 및 할당 기능은 주어진 응용 문제에 대하여 보다 높은 성능의 그리드 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 자원을 선택하기 위하여 환경 내 자원들의 종합적인 CPU 성능을 평가하는 UC 단위 모델을 제안하고, 보다 효율적인 자원 할당을 위하여 그리디 방식(Greedy Method)을 변형한 최적 자원 우선(8est-Fit-First) 알고리즘을 제안한다. 또한, 기존의 자원선택, 할당방식과 비교하는 모의실험을 통하여 제안하는 모델 및 알고리즘의 향상된 성능을 나타내 보인다.

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